파이썬과 Open AI로 LLM 챗봇 만들기

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파이썬과 Open AI로 LLM 챗봇 만들기

파이썬과 Open AI로 LLM 챗봇 만들기: 단계별 튜토리얼

파이썬을 사용해서 Open AI의 언어 모델(LLM)을 연동한 똑똑한 챗봇을 만들어보려고 해요. 저는 최근 AI 기술에 푹 빠져 있는데, 특히 ChatGPT 같은 모델의 놀라운 능력에 감탄하며 "나도 이런 챗봇을 만들어보면 어떨까?"라는 생각이 들었어요. 이 글은 초보자도 따라 할 수 있게끔 최대한 자세히 설명할 테니, 함께 도전해보시죠!


1. LLM 챗봇이 뭐길래?

LLM은 Large Language Model의 약자로, 대량의 텍스트 데이터를 학습해서 인간처럼 자연스럽게 대화할 수 있는 AI 모델이에요. Open AI의 GPT 시리즈가 대표적인 예죠. 이런 모델을 챗봇에 연동하면 단순히 규칙으로 답변을 만드는 게 아니라, 문맥을 이해하고 창의적인 답변을 줄 수 있어요. 예를 들어, "오늘 기분이 어때?"라고 물으면 "조금 피곤하지만 괜찮아요, 당신은요?" 같은 자연스러운 대답을 기대할 수 있죠.

저는 Open AI API를 활용하기로 했어요. 이유는 간단해요. 강력한 성능, 쉬운 연동, 그리고 무료 크레딧으로 시작해볼 수 있다는 점 때문이죠. 자, 그럼 준비부터 시작해볼까요?


2. 준비물과 사전 작업

시작하기 전에 필요한 것들을 체크해볼게요:

  • 파이썬 3.x 설치 (저는 3.9 사용)
  • 코드 편집기 (저는 VS Code 팬이에요)
  • Open AI API 키 (아래에서 설명할게요)
  • openai 라이브러리 설치
  • 기본적인 파이썬 문법 지식

먼저 Open AI API 키를 얻어야 해요. Open AI 웹사이트에 가입하고 로그인한 뒤, 대시보드에서 "API Keys" 메뉴로 이동하세요. 새 키를 생성하면 긴 문자열이 나오는데, 이걸 잘 저장해두세요. 절대 공개하면 안 됩니다!


3. 환경 설정하기

파이썬이 설치되어 있는지 확인하려면 터미널에서 다음 명령어를 입력해보세요:

python --version

버전이 출력되면 준비 완료! 없다면 파이썬 공식 사이트에서 설치하세요.

저는 프로젝트를 깔끔하게 관리하려고 가상환경을 만들었어요. 방법은 간단해요:

# 가상환경 생성
python -m venv llm_chatbot_env

# 가상환경 활성화 (Windows)
llm_chatbot_env\Scripts\activate

# 가상환경 활성화 (Mac/Linux)
source llm_chatbot_env/bin/activate

활성화되면 터미널에 (llm_chatbot_env)가 표시돼요. 이제 Open AI 라이브러리를 설치할 차례예요:

pip install openai

설치가 끝나면 이제 코딩을 시작할 준비가 됐습니다!


4. Open AI와 연동한 챗봇 코드 작성

이제 본격적으로 챗봇을 만들어볼게요. llm_chatbot.py라는 파일을 만들고 아래 코드를 작성해봤어요:

# llm_chatbot.py
import openai

# Open AI API 키 설정
openai.api_key = "your-api-key-here"  # 여기에 자신의 API 키를 입력하세요!

def get_chatbot_response(user_input):
    try:
        # Open AI API 호출
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",  # 사용할 모델 (gpt-4도 가능하나 비용 주의)
            messages=[
                {"role": "system", "content": "당신은 친절한 AI 챗봇입니다."},
                {"role": "user", "content": user_input}
            ],
            max_tokens=150,  # 응답 길이 제한
            temperature=0.7  # 창의성 조절 (0~1 사이)
        )
        # 응답에서 텍스트 추출
        return response.choices[0].message["content"].strip()
    except Exception as e:
        return f"오류 발생: {str(e)}"

# 챗봇 실행
print("안녕하세요! 저는 Open AI 기반 챗봇이에요. 무엇에 대해 이야기해볼까요?")
while True:
    message = input("당신: ")
    if message.lower() == "종료":
        print("챗봇: 안녕히 가세요! 다음에 또 만나요.")
        break
    response = get_chatbot_response(message)
    print(f"챗봇: {response}")

이 코드에서 중요한 부분을 하나씩 살펴볼게요:

  • openai.api_key: 여기에 여러분의 API 키를 넣어야 해요. 저는 "your-api-key-here"라고 해뒀으니 꼭 바꾸세요!
  • ChatCompletion.create: Open AI의 채팅 API를 호출하는 부분이에요. model로 "gpt-3.5-turbo"를 선택했는데, 더 강력한 "gpt-4"도 가능하지만 비용이 더 많이 들 수 있어요.
  • messages: 대화의 맥락을 설정해요. "system" 역할은 챗봇의 성격을 정의하고, "user"는 사용자의 입력이에요.
  • max_tokens와 temperature: 응답 길이와 창의성을 조절하는 파라미터예요. 저는 적당히 자연스럽게 설정해봤어요.

5. 챗봇 테스트하기

코드를 저장한 뒤 실행해보세요:

python llm_chatbot.py

그러면 이런 대화가 가능해요:

안녕하세요! 저는 Open AI 기반 챗봇이에요. 무엇에 대해 이야기해볼까요?
당신: 안녕! 오늘 기분이 어때?
챗봇: 안녕하세요! 저는 오늘 기분이 좋아요. 당신은 기분이 어떠신가요?
당신: 파이썬이 뭐야?
챗봇: 파이썬은 간단하고 읽기 쉬운 문법을 가진 프로그래밍 언어예요. AI, 웹 개발, 데이터 분석 등에 널리 사용되죠!
당신: 종료
챗봇: 안녕히 가세요! 다음에 또 만나요.

정말 놀랍지 않나요? 단순한 규칙 기반 챗봇과 달리 훨씬 자연스럽고 똑똑한 대답을 해줘요.


6. 챗봇 커스터마이징과 개선 아이디어

기본 챗봇이 완성됐으니, 더 멋지게 업그레이드할 방법을 생각해봤어요:

  1. 성격 설정: system 메시지를 바꿔서 유머러스하거나 전문가 같은 톤으로 조정해볼게요.
  2. 대화 기록 저장: messages 리스트에 이전 대화를 추가해서 맥락을 유지하게 하면 더 똑똑해질 거예요.
  3. GUI 추가: tkinter나 Flask로 웹 인터페이스를 만들어서 텍스트 창 대신 예쁜 UI로 대화할 수 있게 해보고 싶어요.
  4. 다른 API 연동: 예를 들어, 날씨 정보를 알려주거나 뉴스를 요약해주는 기능을 추가하면 실용성이 커질 것 같아요.

이건 다음에 시도해보면서 또 포스팅으로 남겨볼 계획이에요.


7. 마치며

오늘은 Open AI의 LLM을 활용해서 파이썬으로 챗봇을 만들어본 과정을 정리해봤어요. 처음엔 API 연동이 복잡할까 걱정했는데, 해보니 생각보다 간단하고 재미있더라고요. 여러분도 이 코드를 참고해서 자신만의 챗봇을 만들어보세요! 궁금한 점이나 개선 제안이 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. 다음엔 더 흥미로운 기능으로 돌아올게요!

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